公共數據合作開發的動力機制與風險規避
——基于政府與大數據平臺企業合作的視角

王張華,李賽賽

(湘潭大學 公共管理學院,湖南 湘潭 411105)

人類社會已邁入數字化時代,數據逐漸成為數字化時代經濟社會發展的戰略性和基礎性要素,深度融合于國家治理實踐。無論是出于推動數字化時代經濟社會生活數字化轉型的考量,還是基于實現國家治理體系和治理能力現代化的宏偉目標,公共數據的開發利用都將成為數字化時代不可回避的重要議題。習近平總書記指出,“要加強政企合作、多方參與,加快公共服務領域數據集中和共享,推進同企業積累的社會數據進行平臺對接,形成社會治理強大合力。”[1]《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》強調,要充分發揮社會力量多方參與的協同治理作用,鼓勵企業、行業協會等社會力量積極參與數據價值開發和數據要素市場建設。[2]隨著大數據戰略的部署與市場競爭的加劇,我國數據開發從數據資源的利用階段邁向數據要素資源化利用與市場化配置相結合的新階段。[3]政府部門、大數據平臺企業、科研院校與社會公眾等多元主體通過數據開放、特許運營、授權應用等多種合作方式深度參與公共數據開發利用,展現出多元主體合作開發公共數據的巨大潛力和發展趨勢。[4]隨著大數據平臺企業參與公共數據開發利用的程度日益加深,受市場、資本、權力、利益等多重因素影響,政府與大數據平臺企業合作(以下簡稱“政企合作”)開發公共數據也面臨諸多風險挑戰,如何防范化解這些風險便成為值得研究的重要課題。

一、文獻綜述與問題的提出

公共數據在賦能社會治理與服務、保障和改善民生、提升國民經濟循環效率等方面發揮著重要作用,深刻影響著公共治理的理念和方式。學術界對“公共數據”有著不同的理解和定義:大部分學者從“公共”角度展開,認為“公共數據”是指公權力機關履職過程中收集和保存的信息,[5]主張它不包括能夠識別行政相對人的數據信息,不包括為行政相對人專有的知識產權,并且不同于自然人、法人及非法人組織收集或形成的數據;[6]而少部分學者則從“數據”角度展開,認為公共數據的載體還包括社會團體和社會組織、由政策法規授權或委托提供公共產品或公共服務的企業等。[7]與此同時,公共數據之于公共治理和公共服務的意義也開始被廣泛討論,可歸納為以下四個層次:其一,公共數據在開發中與新媒體動態融合,逐步構建起多元主體有機協同的社會治理格局,利用公共數據的公共屬性實現國家的可視化運作;[8]其二,“監督數據化”使權力被置于預防系統的自動化監督模式之中,推動國家監察全過程智能高效的系統集成;[9]其三,數據開發憑借全樣本容量的數據庫進行算法運算和信息整合,分析公眾需求偏好和服務評價信息,實現公共服務供給精細化個性化[10]以及公共決策動態漸進的科學性[11];其四,數據技術發揮“驅動功效”和“降躁功能”,在暢通民意反映渠道的同時增強公民意識,改變公民“無感”狀態。[12]

隨著公共數據的價值被不斷確認,有學者指出公共數據已經由簡單開放轉向深度開發[13],學術界有關數據開發路徑的研究也開始向外部化、社會化、市場化層面拓展[14],政府不再直接處理原始數據并對外提供“信息成品”,而是扮演數據的“供應方”,逐步將公共產品的生產遞送以及數據經濟價值的挖掘職能轉移給市場與社會主體。[15]有學者指出以政策和媒體引導和激勵企業投資開發固有數據,引入企業等市場主體通過契約式或孵化式路徑對數據進行增值開發[16];也有學者從公私合作(PPP)的視角出發概括出不同模式,政府授權經營[17]、企業自主投資(PFI模式)和政企合資共建(JV模式)[18]。與此同時,政企合作開發公共數據的風險也開始受到關注,研究視角正在從聚焦“開發對象”轉向關注“開發主體”。有研究指出,數據流通所催生的新興權力客觀上要求重構數據市場秩序,會引發維護數據主權、推動數據市場要素自由流動與充分保障個人數據權利三者之間的沖突[19];有學者指出政企合作過程中存在利益顛覆下的悖約風險以及市場主體參與所衍生的數據采集質量風險、數據處理技術及運維風險、數據共享和交換的整合與運營風險、數據供給的交互風險。[20]

綜合來看,國內學者已經開始關注數據治理領域的政企合作問題,也涉及了合作過程中可能產生的風險議題,但總體上對風險的基本樣態描繪仍停留在簡單的歸納總結階段,缺乏對風險生成的深層次邏輯揭示。簡言之,現有研究尚未從開發主體(政企)之間的動態互動視角揭示風險生成的邏輯。從具體的實踐看,大數據平臺企業(騰訊、阿里巴巴和百度等大型平臺數據巨頭)憑借其在大規模、大范圍數據采集、傳輸和處理上的強大優勢(能夠輕易地在平臺內部匯集大量供給端與需求端的離散數據信息,最大化地釋放數據價值),開始獲得部分公共數據的運營和開發權限。事實上,政府與大數據平臺企業合作開發公共數據潛藏著數據權力轉移(政府→大數據平臺企業)的趨向,這種趨向的加劇可能會進一步引發公共權力的私有化,而“公權力私有化”則可能動搖傳統公共權力的合法性根基,使得公眾對政府的信任和支持出現松動,潛藏著價值沖突、信任流失和權力失序等問題。因此,聚焦公共數據合作開發中政府與大數據平臺企業互動可能產生的實質性權力轉移和權力再生產,討論這種變化可能引發的數據權益和權力風險,揭示公共數據政企合作開發風險的生成機理,有助于提出風險規避的有效進路,實現最大化釋放公共數據價值的目標。

二、“數據價值共創悖論”:政企合作開發公共數據的動力及其潛在風險

價值共創理論強調價值創造是價值網絡中的成員共同整合并開發資源的結果,主體間合作是價值共創內在的行動邏輯。[21]從這種理論邏輯來看,政企合作開發公共數據的深層次動力機制即遵循著價值共創的合作行動邏輯,通過合作激活價值網絡,在整合數據資源的同時形成協同效應,激發公共數據的治理效能。與此同時,政企合作開發公共數據的過程中也潛藏著一系列風險,可能會走向“數據價值共創悖論”。

(一)“數據價值共創”:政企合作開發公共數據的動力機制

受限于技術和人才等多重因素的影響,傳統由政府單一主體對公共數據進行開發的模式存在著收益有限和數據資源浪費等問題,在公共數據深層價值釋放的目標驅動下,只有不斷加強政府與大數據平臺企業的合作、多方參與,堅持數據價值共創才能最大化地釋放公共數據的價值和治理效能。

第一,資源互補。根據資源依賴理論,組織賴以生存和發展的資源可以分為三類:一是基礎資源,二是信息,三是合法性。[22]具體到公共數據開發情境中,存在著數據占有、技術積累以及政策和項目開發經驗等方面的差異。政府與大數據平臺企業雙方分別掌握了政務數據和商業數據等不同性質的數據資源,又有著不同的數據資源需求。政府需要市場數據來進一步完善經濟調節、市場監管、社會管理與公共服務等職能,企業則需要相關領域的政務或民生數據來更好地支撐生產經營活動。需要指出的是,政府自身的技術積累和人才儲備不能適應公共數據開發利用的現實需要,難以獨自承擔起公共數據開發的責任。大數據平臺企業則具備相應的開發技術、技術人才以及先進的項目運作管理方式,能夠彌補政府單獨開發模式的不足,重塑和優化涵蓋收集、儲存、加工、生產、供給、消費的數據價值創造鏈。因此,必須加快政府與大數據平臺企業之間數據的融合共享與流通,激活不同類型數據開發的協同效應,提供更為優質的數據產品和服務,在此過程中大數據平臺企業也獲得了開發公共數據的合法性。

第二,利益共享。政企雙方在合作過程中以共同的目標驅動力為開發引擎,集政策、資金、技術、人才、設施以及經驗等多重要素于一體,利用集成效應增拓數據開發效益、實現價值合理共享,是政企合作的最終目的和根本動力。當政府與大數據平臺企業產生合作聯系,蘊含在相關數據中的社會必要勞動(即開發效益)就會同時疊加,更高的效益預期和愿景驅動著更多社會必要勞動時間(即更多的開發資源)的投入,使得公共數據開發所釋放的價值量得到提升,產生“1+1>2”的價值增值效應。此外,在具體的利益分配中,根據合作雙方不同的任務指向和工作績效以及公共數據的類型和級別,將可分配的數據價值收益進行估值并設計分配方案。政府得以實現組織的流程優化、制度創新和治理轉型,更好地履行關于公共數據的管理與服務職責,而企業得以提升組織學習能力、調適組織結構和提升競爭優勢,同時取得數據開發的經營活動利潤。[23]

第三,風險共擔。相較于單一主體的開發情境,合作弱化和分擔了政府作為單獨主體開發公共數據的運維性風險,使得政府不用獨自承擔開發過程中需要投入的巨量資源和成本。事實上,政府單一主體的行動覆蓋了公共數據開發活動的所有環節,開發主體在容錯上需要付出更多的機會成本,可能超過風險擠兌下的實際收益。合作開發則可以規避或分擔一定程度上的風險,尋求與大數據平臺企業合作的形式來消解公共數據開發過程中潛在的多元風險就成為具體的可選擇項。政府與大數據平臺企業雙方通過企業資質認定、數據權限界定、規定合作制度、合作效益評定以及簽訂合作契約等程序,對相關數據開發項目的社會效益與經濟效益進行綜合評估,對合作過程中可能出現的潛在風險進行精準識別和研判,設計出合理的責任與風險分擔方案。需要強調的是,這種風險分擔方案以行為主體在公共數據開發過程中所應遵循或履行的原則、權限、標準、方式和責任為基礎。

(二)走向“數據價值共創悖論”:政企合作開發公共數據的風險樣態

大數據平臺企業在參與公共數據開發、提供數據產品和服務的過程中,容易出現利益驅動引致目標替代的情境,潛在“資本增殖”異化“數據開發”的風險。現代風險治理理論主要分為權力和權利兩種視角,隱含著將風險劃分為權力型風險和權利型風險的趨向。[24]受風險的權力和權利雙重邏輯影響,作為開發主體的政府與大數據平臺企業之間發生要素變動和矛盾轉移,致使政企合作互動出現關系錯亂、地位錯位、互動情境錯雜等問題。衍生出以“管制俘獲、市場支配、公共意志裹挾”為代表的權力型風險和以“算法合謀、算法歧視、算法操縱和租值耗散”為代表的權利型風險,如圖所示。

第一,權力型風險——開發主導者嬗變危機。從實踐維度看,在資本和數據優勢的支撐下,大數據平臺企業的公共影響力日益擴大,逐漸成了特定的準公共權力“行為體”,沖擊傳統公共權力的結構和秩序,潛藏著權力失序的可能,即權力型風險?？梢哉f,數據權力背后潛藏著資本邏輯和技術邏輯,擁有數據資源和技術優勢的平臺主體影響和控制能力有強化的趨勢,為其破壞社會與國家關系提供了可能。[25]具體表現為三個方面:一是管制俘獲。大數據平臺企業根據管制者即政府的自利動機進行尋租,俘獲政府管制并共同分享壟斷利潤,達到逃避監管的目的。具體表現為,(1)地方政府利用大數據平臺企業的數據技術或資本規避政治責任或非法謀求政治績效;(2)大數據平臺企業通過俘獲政府管制或運營許可而展開非法或違規操作的風險。二是市場支配。壟斷大數據平臺企業通過其所構建的供全社會共用的生態系統,實現“平臺即基礎設施”、“平臺即交易市場”及“平臺即商業生態”的社會綁定。[26]在此意義上,大數據平臺企業不再是一個具有純粹經濟屬性的市場行為主體,而是成為多邊市場的話語中心,如此可以抬高服務價格、玩弄資本手段打造高資產負債杠桿,攪亂市場并引發市場失靈,危害民生并威脅國家安全。三是公共意志裹挾。大數據平臺企業可能利用算法推薦技術對市場上的社會公眾進行誘導,引導公共意志偏好,使其影響力在社會層面得到滲透。具體表現為管制主體、市場主體以及社會主體對于數據開發主體(大數據平臺企業)的依賴、妥協以及縱容等不當行為?？偟膩砜?權力型風險是從權力主體視角出發的條件性風險類型,它的三種表現樣態相互作用,同時又為權利型風險的衍生創造有利的現實空間。

第二,權利型風險——開發支配度異變隱患。數據在固有的技術集合基礎上被嵌入了私人資本和一定的公權力(政治對技術的依賴與融合),其所代表的新型權力形態正在重塑公共權力結構,使得數據主體即大數據平臺企業對所享有的數據權利進行刻意調試,對社會公眾的數據權益產生不同程度的侵蝕,即權利型風險。具體表現為:(1)算法合謀。處于壟斷地位的大數據平臺企業,利用市場同社會公眾之間的信息不對稱,在特定市場中利用算法技術加持,深度介入產品或服務的價格、數量、質量以及銷售等過程,獲得超額壟斷利潤。(2)算法歧視。大數據平臺企業通過運用算法決策技術,對搜集到的用戶數據進行分析和評價,針對特定數據主體進行基于性別、年齡、偏好及其他條件的不公正地排除或剝削。表現為社會公眾被個性化推薦或被限制交易、被歧視定價或被“殺熟”、被強迫簽訂排他性協議、被信用評分或被市場排除、被鼓勵消費或被申請信貸以及被劃入特定市場等現象,可能產生偏見強化、消費者剩余被蠶食和個人自主選擇被剝奪等負面影響。(3)算法操縱。大數據平臺企業通過高技術含量的計算機指令技術攫取利益。一是針對社會公眾的算法操縱,通過精準定位用戶瀏覽信息的軌跡,推斷和分析用戶的行為偏好等特點,建立用戶標簽并進行精準匹配,[27]產生信息繭房、回音室效應、信息過濾泡以及隱私泄漏等危害。二是針對同業競爭者的算法操縱。通過利用算法控制互聯網搜索結果或排名呈現等方式,降低與其競爭的企業的市場競爭能力,破壞市場公平競爭,影響消費者消費體驗。(4)租值耗散。租值耗散是指本來具有價值的公共數據由于非市場化定價及其他因素致使價值下降或消失。[28]例如,在勢均力敵的大數據平臺企業之間為爭奪公共數據的租值而展開惡性競爭,致使公共數據的租值耗散,主要表現為數據的重復開發。此外,具備競爭優勢的大數據平臺企業在取得公共數據的租值后,為壟斷該租值而拒斥其他競爭者,通過以特殊手段賦予租值部分非正式的排他性產權[29]的方式,阻斷競爭對手獲取租值。總的來看,權利型風險是從數據權力作用對象的視角出發的結果性風險類型。

三、政企合作開發公共數據的風險衍生機理:權力流散與權利受損的雙重邏輯

根據傳統風險理論,從權力和權利兩種視角出發審視政府與大數據平臺企業合作開發公共數據何以產生權力解構,進而帶來權利損害的問題。

(一)權力流散:公共數據開發的權力解構效應

隨著政府與大數據平臺企業之間合作的深入,擁有技術和數據優勢的大數據平臺企業逐漸獲得了開發公共數據的合法性地位,在此過程中附著在公共數據上的公權力緣由數據本身的流轉而發生遷移,并根據數據承載主體的性質變化而發生拆解和重構,即權力解構。公共數據開發呈現出由“政府主導”向“市場主導”轉變的趨勢,意味著技術和資本通過公共數據持有者或運營者角色的轉換,在與公權力的交融中彼此滲透并演變為數據型公權力,影響到政府等國家行為主體對市場和社會的管控能力。蘇珊·斯特蘭奇用“權力流散”來描述這類世界范圍內權力由國家向市場主體進而向非國家行為體轉移的趨勢。

第一,技術依賴產生管制俘獲。從制度層面看,現有相關政策制度、法律偏重于宏觀指導,相對滯后于數字化時代的發展,不能有效指導和約束市場主體參與公共數據開發的實踐活動。具體來看,現有制度法規對大數據平臺企業依托其技術和數據優勢開展市場活動缺乏精準的調控和監管,客觀上給大數據平臺企業通過高技術含量的數據算法技術謀取不正當利益提供了空間。與此同時,數據和算法的捆綁使得行政人員或組織對擁有數據開發技術的大數據平臺企業形成依賴,從而在日常的行政活動中不自覺地壓縮了自主行政空間。事實上,不加以限制所造成的技術過度使用將擠兌合作開發所賦予的主體間平等公正的隱形網絡,合作主體彼此的社會關系被凝縮成抽象的數字代碼與符號,容易產生對技術治理的路徑依賴。不難理解的是,一旦掙脫了政府管制的韁繩,大數據平臺企業所占有的數據系統將會淪為其主動或被動干預政府管制的博弈籌碼,從而俘獲政府監管開展非法違規的活動,沖擊政府權威和公信力。

第二,資本擴張鉗制有效市場。在既有的政策或法律框架下,互聯網、大數據平臺企業巨頭憑借企業效用與用戶規模所形成的網絡外部性效應,率先在數據市場展開數據“圈地運動”,以正反饋機制引發強者恒強的“馬太效應”[30],從而憑借數據占有優勢發展出雄厚的經濟實力。在依托數據優勢的基礎上,大數據平臺企業可以利用數據分析或算法技術向整個市場全方位滲透以取得市場支配地位,事實上造就了資本或技術權力的市場擴張。政府可能出于資本壓力或技術依賴的多重考量,也許會放松對大數據平臺企業數據控制力強化趨勢或現象的管制,這就使得大數據平臺企業可能取得在某種程度上脫離政府管制的數據霸權,為其進一步利用數據權力與資本權力結合的手段鉗制市場提供了條件。

第三,數據權力侵蝕公共倫理。公共權力主體在行使公共權力活動中,必須遵守一定的倫理行為規范,受到一定的公共倫理原則約束。在大數據時代,權力的主體可以是任何在數據上占有相對資源優勢的單元[31]。大數據平臺企業獲得公共數據的合法開發權限之后,自然地發展成為一種以數據權力為基礎的權力行為體,某種程度上也是準公共權力行為體。如果不加以約束,可能會在社會層面形成一種傾向于向占據數據主導地位的主體妥協的社會趨向,以數據權力為內核的準公共權力行為體則不會必然受到傳統公共倫理的約束,反而會沖擊傳統公共倫理的原則和價值體系。數據權力本身的技術屬性不僅作用于社會生產,還對傳統倫理視閾中的道德主體、道德原則、道德判斷等提出了新的挑戰。同時,大數據技術倫理本身要求的可信、可靠和可控等原則與公共數據開發應用所要求的公平公正、價值普惠等公共倫理原則之間存在鴻溝。掌握數據權力的大數據平臺企業可能會突破公共數據開發背后的公共倫理約束,干涉公共數據開發利用的正常秩序。

(二)權利受損:公共數據開發的權利誘導傾向

由于大數據本身的權力解構效應,在數據收集和處理上具有優勢的大數據平臺企業客觀上獲得了數據及其所附著的利益再分配權限,加之數據固有的確權標準和權屬邊界問題,導致政府、公眾等社會主體的數據權益極易被大數據平臺企業侵蝕。

第一,權力擴張激發大數據平臺企業的謀利沖動。隨著大數據平臺企業數據及技術優勢的不斷擴大,獲得了對市場的支配性影響,使得依托數據算法技術擴展市場利益成為可能。例如,通過協定產品或服務要素,壓制同行競爭,采集和分析公眾信息進行歧視或操縱行為,謀求最大化的公共數據開發效益,俘獲政府監管而實現責任豁免,形成事實上的私權力擴張。在權力擴張的背景下,大數據平臺企業在合作中為了謀求更多的經濟利益,往往傾向于放大所持公共數據的用益物權為私有產權,無視公共數據的人格權與財產權。可以通過數據主體更替、數據市場共謀、數據產權交易、數據資源共享和數字技術濫用等手段過度榨取公共數據價值,導致公共數據被非法違規利用或重復開發。與此同時,可能為了壟斷公共數據的靜態收益而減少甚至壟斷市場流通,對數據產業鏈加以限制,壓縮公共數據的開發自由度和價值釋放空間。

第二,權力位差增強大數據平臺企業的博弈能力。在公共數據合作開發的關系網絡或契約結構下,大數據平臺企業兼具資本、技術和數據多重優勢,具備了俘獲政府管制、鉗制有效市場以及操縱公共意志的權力位勢。大數據平臺企業憑借自身獨一無二、不可替代的資源能力,逐漸從政府獲得了其所獨有的數據市場準入權、數據資源調配權以及數據開發規制權等權限,在數據開發項目的準入、資源的征用和責任規避的博弈中處于有利地位。在市場競爭過程中大數據平臺企業通過約束同行企業開發權限、參與權利的排擠以及侵犯其作為民事主體的市場準入權利,實現對公共數據開發利用的壟斷。更進一步看,在為社會公眾提供產品或服務的過程中,處于權力優勢地位的大數據平臺企業采用“一鍵概括式”的用戶協議,使用戶陷入“同意則進入”和“拒絕則離開”的選擇困境。同時,也會通過算法技術資源的加持,侵犯公眾個人信息安全和數據權益等。用戶受到相關需求的制約以及平臺型企業“守門人”地位的威脅,往往被迫讓渡其自由選擇權,事實上壓縮了公眾自由選擇的空間。

第三,技術優勢擴大大數據平臺企業的議價空間。算法應用場景的擴展使得具備技術優勢的大數據平臺企業獲得了一定的議價空間,通過個性化推送、檢索過濾、排序精選等各類算法程序支撐,在提高效率、精準預測和自動決策的同時,迎合社會公眾個體的偏好和需求,滿足政府促進技術進步與數字經濟發展的考量,契合市場資源價值釋放和市場組織數字化轉型的整體趨勢。大數據平臺企業通過維持數據開發活動的運行與發展,塑造數字化社會的規則和秩序,以技術賦權的方式對政府、市場和公眾產生“需求牽制”和“歸屬控制”,拓展了公共數據開發過程中的議價能力和議價空間(包括政府包容性的監管策略、市場和消費者迫切性的產品和服務需求等)。此外,由于數據分類分級原則、方法和技術參差不齊,缺乏具有權威性的分類分級模型,對數據權利的衡量缺乏嚴謹統一的標準依據。與此同時,公共數據被政府和企業等多元主體采集和保存,使得公共數據的占有權、使用權、轉讓權和收益權的厘定非常困難[32],給予了大數據平臺企業可乘之機,容易滋生算法合謀、算法歧視和算法操縱等風險。

四、數據價值共創:政企合作開發公共數據的風險規避進路

結合我國對于數據治理體系的相關探索,有效規范政府與大數據平臺企業的主體能動性,最大限度消融政府與大數據平臺企業合作行動的風險生成因素與演化空間,可推動最終有序有效開發公共數據,釋放公共數據的經濟社會價值,走向數據價值共創。

(一)明晰公共數據權屬邊界,強化合作開發風險源的動態識別

合作過程中的數據轉移和數據加工容易造成數據權屬的模糊,難以有效識別和精準界定責任主體和責任行為,擴大了數據開發主體濫用公共數據開發權限的空間。明晰公共數據的權屬邊界,有助于將隱匿性的數據侵權行為顯性化,壓縮行為主體逃避責任的機會空間,規范行為主體的開發行為,避免侵害公共數據權益。第一,完善分類分級制度,明確數據確權標準。《中華人民共和國數據安全法》第二十一條規定,根據數據在經濟社會發展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破壞、泄露或者非法獲取和利用,對國家安全、公共利益或者個人、組織合法權益造成的危害程度,對數據實行分類分級。明確劃分基礎數據、普通數據、專業數據以及機密數據的級別類型,界定全面開放、選擇開放、授權開放以及禁止開放的開放屬性,確保公共數據在權屬轉移過程中,有著清晰的確權標準。第二,完善法律法規制度,明晰權屬轉移過程。避開傳統的以物權法為原理的立法路徑,按照數據權利的人格權和財產權雙重屬性[33],進行數據產權的結構性分置立法[34],厘定數據的知情同意權、修改權、被遺忘權、采集權和收益權等。在法制保護下,合作主體之間不再進行公共數據本身的直接流轉,而是以數據權利的名義,根據開發主體的任務職責,界定相應的數據權屬。第三,通過完善合作開發制度,細化權屬轉移細則。根據合作開發的項目內容和效益評估,對公共數據的收集、儲存、加工和分享的全過程鏈條進行清晰的劃分,以此作為合作雙方在各環節進行責任分配的法理依據。通過明晰的權責清單確保合作主體所獲得的數據權利與其在具體開發環節內的目標責任相契合,使合作過程中各類權屬的轉移控制在合理的區間內,避免主體獲得匹配職責以外的多余權屬。

(二)落實公共數據開發責任,實現合作開發風險鏈的閉環管理

對合作開發過程的動態監管及其具體問題的追責問責可以使不同階段、不同類型、不同權屬主體的風險得到快速精準的識別及防范,在一定程度上壓縮風險衍生鏈條上的傳遞空間,實現合作開發風險鏈的閉環管理,減小公共數據合作開發的風險傳導和擴散。首先,在界定公共數據開發責任的基礎上明晰各主體的參與權限。在權屬邊界得到明晰的前提下依托數字技術為社會公眾搭建參與風險溝通的平臺,促進風險分配正義[35],賦予其局部介入、意見表達和監督審查的參與權限。具體來看,讓具備數據人格權的普通公民和具有相關領域專業知識的專家學者根據數據產品或服務的使用體驗和感知,以使用者、評價者和監督者的身份實時地參與到數據合作開發的需求匹配、制度創制以及利益分配方案制定的過程之中。其次,加強對政府與大數據平臺企業雙方行為的監管,實現責任的精準識別和追究。通過貫穿整個數據開發過程的實時性監管和反饋,精準確定各環節上數據開發風險的責任主體與責任行為,實現對公共數據開發責任的精準識別。在此基礎上,根據實時監管的反饋結果,慎重評估開發過程中數據供給、數據操作以及數據轉移等工序的行為尺度及其對于風險結果的影響系數,以此作為懲治和處罰的合理性依據。最后,以技術的不斷革新來破解追責過程中面臨的主體模糊性問題。依托數據溯源等技術的不斷創新,打破由算法代碼等構建起來的技術壁壘,有效遏制人工智能、大數據和云計算等數字化技術的更新所演變出的技術“黑箱化”趨勢[36],避免因技術系統或平臺運行過程的模糊性或不可解釋性,導致問責的合法性存疑與操作性缺失。

(三)協調政企合作伙伴關系,消解合作風險生成的內源性動機

當大數據平臺企業的正當利益得不到滿足時,可能會激發大數據平臺企業非法牟利的內源性動機,通過尋求其他非正式渠道增拓自身利益,加劇公共數據合作開發的潛在風險。從組織間關系視角出發,構建良性的政企合作伙伴關系,能夠最大限度弱化公共數據開發行為主體非法牟利的內在動機。一方面,明晰政企主體間角色。從政府職能來看,強化其規則制定者和監管者的角色,通過內部的機構調整和改革將公共數據的管理權限統一于數據管理部門,同時厘清央地之間大數據管理機構的職責關系,改善政府數據管理職能政出多門的“碎片化”問題,確保數據職能的精確歸集和有效傳接。從企業的角色定位看,由于大數據平臺企業的非國資(含國資控股)屬性決定了必須賦予其差異化的數據開發權限,將關系到國計民生的公共數據開發權限向具有國資背景的企業傾斜,注重賦權與限權并重,弱化大數據平臺企業運用數據、技術和資本的優勢俘獲政府管制的權力基礎。另一方面,調適政企信任關系。信任是防范合作關系異化的基礎,在公共數據合作開發的項目中提高政企相互之間的信任水平,增強主體間合作的內在驅動力。[37]“管理主義式話語”仍然存在的伙伴關系中,企業只是參與者而不是合作者。政府要避免延續長期實踐過程中形成的“家長制”作風及“命令式”管控傾向,在合作契約達成之后賦予大數據平臺企業平等的主體地位。營造良好的合作信任關系,構建起防范合作風險的倫理屏障,實現政企雙方由“監管和被監管”的主體間關系向獨立平等的合作伙伴關系轉變。

(四)激發政企合作主體動能,增強合作風險控制的可持續能力

激發政企合作的主體動能,確保政企雙方擁有限制風險產生和遏制風險擴散的稟賦和功能,增強政企合作風險控制的可持續能力。第一,確立明晰的利益分配方案。根據數據分類分級標準制訂數據共享協議,以合同形式確保各方公平享有相關數據的共享權限;同時制定收益和風險分配方案,委托中介機構開展建設運營全過程的審計評估,完善風險管控和退出機制及收益評估和分配細則[38],避免合作過程中收益或風險分配沖突。第二,科學評定準入企業資質。政府要以社會征信、稅收等公共信息資源系統為基礎 ,整體全面地評估相關大數據平臺企業的信譽、人員配置、技術儲備、產品質量及資產管理能力等基本情況,制定科學的公共數據運營開發行業準入標準,科學認定相關企業公共數據運營開發的資格。加強對作為運營開發主體的大數據平臺企業運行狀態、用戶反饋以及數據保護等方面的動態考核。此外,無論是通過政府招標還是企業自主申請的數據開發項目,如果因為市場運營失誤或主體逐利而偏離公共數據開發的初始目標,就要及時啟動終止合作的討論和決議。第三,提升政企數據安全素養。數據安全素養是指數據安全意識、數據安全處置以及數據安全預防等能力集合。一方面,要不斷深化黨在數據治理領域的全面領導作用,筑牢數據安全的政治防線;另一方面,加強公務員的數據安全素養培訓,積極組織專題講座和數據安全培訓班,提升公務員的數據安全意識。企業應該不斷開發新的數據安全防控技術,強化對數據收集和處理流程的安全管控,提升數據安全防護水平和意識。